Modeling spatial variability of forest rehabilitation performance in Indonesia's new capital city Nusantara

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Indonesia's new capital, Nusantara （IKN）, is being developed under a smart forest city concept, requiring rehabilitation of eucalyptus-dominated production forests into a diverse Kalimantan tropical forest. Initial interplanting covering 804 hectares （2022） showed spatially uneven survival rates upon 2024 evaluation, yet rehabilitation planning has historically relied on generalized criteria rather than systematic environmental analysis. This study models the spatial variability of forest rehabilitation performance in IKN by integrating field-based survival rate data with remote sensing and topography-derived environmental variables （NDVI, NDMI, LST, elevation, slope）, analyzed using a Generalized Linear Model （GLM）. Results show a mean survival rate of 0.795, with NDVI emerging as the dominant and statistically significant predictor （coefficient = 10.24, p 〈 0.001）, followed by a smaller but significant slope effect. The model achieved strong explanatory power （Pseudo R² = 0.852; RMSE = 0.140）, although binary classification performance was limited （AUC = 0.536）, reflecting the continuous, gradient-like nature of rehabilitation success rather than model inadequacy. Spatial extrapolation produced a continuous survival-probability map revealing landscape suitability gradients rather than uniform outcomes. These findings support adaptive, site-specific forest rehabilitation planning and underscore the value of retaining existing vegetation structure as a nurse environment to advance IKN's ecological resilience goals. Keywords: forest rehabilitation, spatial modeling, Generalized Linear Model, survival rate, landscape suitability, Ibu Kota Nusantara （IKN）

Keywords: forest rehabilitation, spatial modeling, Generalized Linear Model, survival rate, landscape suitability, Ibu Kota Nusantara （IKN）

국문 초록 (Abstract)

인도네시아 신수도 누산타라（IKN）는 스마트포레스트시티（Smart Forest City） 개념에 따라 개발되고 있으며, 생태계 기능 회복과 지속가능한 산림경관 조성을 위한 산림복원사업이 추진되고 있다. 2022에 804 ha 규모로 시행된 조림사업은 2년 후 지역별로 상이한 생존율을 나타냈으며, 복원성과를 환경요인으로 설명할 수 있는 체계적인 분석의 필요성이 제기되었다.
본 연구는 현장에서 조사한 조림목 생존율 자료와 원격탐사 및 지형 기반 환경변수를 통합하여 공간분석을 수행하고, 일반선형모형（Generalized Linear Model, GLM）을 적용하여 산림복원 성과에 영향을 미치는 환경요인을 분석하고 예측모형을 구축하였다.
분석 결과, 조림목의 평균 생존율은 0.795로 나타났으며, 정규화식생지수（NDVI）가 가장 강력하고 통계적으로 유의한 예측변수로 확인되었다. 구축된 회귀모형은 높은 설명력（Pseudo R² = 0.852）과 낮은 예측오차（RMSE = 0.140）를 나타냈으며, ROC 곡선에 기반한 판별력은 상대적으로 낮게 나타났다（AUC = 0.536）. 또한 공간예측 결과, 조림목의 생존확률은 지역에 따라 상이한 공간적 분포를 보였으며, 입지환경 조건이 산림복원 결과에 밀접한 영향을 미치고 있는 것으로 판단된다. 연구결과, 획일적인 복원방식보다 입지환경을 고려한 지역 맞춤형 산림복원계획이 필요하며, 기존 식생을 생육 환경（nurse vegetation）으로 활용하는 관리전략이 누산타라 신수도의 산림복원에 효과적으로 기여할 수 있음을 시사한다.

주요어: 산림복원, 공간모델링, 일반화선형모형, 생존율, 경관적합성, 누산타라 신수도（IKN）

목차 (Table of Contents)

• CHAPTER I. INTRODUCTION 1
• 1.1 Background 1
• 1.2 Research Problem 2
• 1.3 Research Objective 3
• 1.4 Research Question 4
• CHAPTER II. THEORETICAL APPROACH 5
• 2.1 Forest Rehabilitation in the Context of Landscape Transformation 5
• 2.2 Underplanting Endemic Plant Under Tree Canopies 5
• CHAPTER III. RESEARCH METHODOLOGY 9
• 3.1 Research Approach 9
• 3.2 Study Area 10
• 3.3 Data and Data Sources 13
• CHAPTER IV. RESULTS AND DISCUSSIONS 33
• 4.1 Variation of Survival Rate 33
• 4.2 Environmental Characteristics of the Rehabilitation Landscape 35
• 4.3 Relationship Between Survival Rate and Environmental Variables 41
• 4.4 Results of Generalized Linear Model (GLM) 46
• 4.5 Model Accuracy and Performance 48
• 4.6 Spatial Prediction Results and Landscape Suitability 53
• 4.7 Integrative Ecological Discussion 59
• 4.8 Implications for Policy and Management in IKN 63
• CHAPTER V. CONCLUSION AND RECOMMENDATION 67
• 5.1 Conclusion 67
• 5.2 Recommendation 68
• BIBLIOGRAPHY 70